texmex-internal(texmex)
texmex-internal()所属R语言包：texmex
Internal functions for texmex
内部为texmex的函数
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Internal functions used by the texmex package.
texmex包的内部使用的功能。
用法----------Usage----------
## S3 method for class 'gpd'
hist(x, xlab, ylab, main, ...)
qqgpd(object, nsim = 1000, alpha = 0.05, xlab, ylab, main, plot = TRUE,
ylim = "auto", pch=1, col = 2, cex = 0.75, linecol = 4, intcol = 0,
polycol = 15)
ppgpd(object, nsim = 1000, alpha = 0.05, xlab, ylab, main,
pch=1, col = 2, cex = 0.75, linecol = 4, intcol = 0,
polycol = 15)
qgpd2(N, sigma = 1, xi = 1, u = 0, la = 1)
u2gpd(u, p=1, th=0, sigma, xi)
mexTransform(x, method = "mixture", divisor = "n+1", na.rm=TRUE,
margins="laplace")
fittedGPDscale(o)
fittedGPDshape(o)
revTransform(x, data, qu, th=0, sigma=1, xi=0, method="mixture")
gpdFit(y, th, X.phi, X.xi, penalty="none", start=NULL,
priorParameters = NULL, maxit = 10000, trace = 0, hessian = TRUE)
info.gpd(o, method="observed")
ConstraintsAreSatisfied(a,b,z,zpos,zneg,v)
PosGumb.Laplace.negloglik(yex, ydep, a, b, m, s, constrain, v, aLow)
PosGumb.Laplace.negProfileLogLik(yex, ydep, a, b, constrain, v, aLow)
Profile_likelihood_HT_unc(par,listr,x,silly=-10^(40))
estimate_HT(list,u,pars,params=TRUE)
Dcond(x,a,b,c,d,zi,zk)
roots(lev,a,c,b,d,Zj,Zk)
Profile_likelihood_cd_nm_joint_D_KT_neg(par,listr,x,Zestfun,...,v,silly=-10^(40))
Profile_likelihood_cd_nm_joint_D_KT(par,listr,x,Zestfun,...,v,silly=-10^(40))
profile_minmax_joint_posneg_KT (pars,listdata,u,q1=0,q2=1,...,sill=-10^(40))
initial_posneg(D,...)
estimate_HT_KPT_joint_posneg_nm(pars,x,listr,params=TRUE,...,k=3)
inv_Laplace(p)
gpdDelta(A, K)
addCov(res,X)
namesBoot2bgpd(bootobject)
plotRLgpd(M,xm,polycol,cicol,linecol,ptcol,n,xdat,pch,smooth,xlab,ylab,
main,xrange,yrange)
rFrechet(n)
rMaxAR(n,theta)
.extRemes.decluster.intervals(Z, ei)
.extRemes.decluster.runs(Z, r)
.extRemes.exi.intervals(Z)
参数----------Arguments----------
参数：x, object, data
Object to be used by plot functions, vector to be converted.
对象要使用的绘图功能，向量来进行转换。
参数：xlab, ylab, ylim, main, pch, col, cex, linecol, intcol, polycol, ...
Arguments to plot functions.
绘图功能的参数。
参数：N
Number of observations corresponding to N-observation return level to be calculated.
对应于N-观察返回电平，以计算的观测数。
参数：la
Rate at which threshold is exceeded.
率的阈值被超过。
参数：alpha
Control nominal coverage of condfidence intervals. Defaults to alpha = 0.05.
控制名义覆盖的condfidence间隔。默认为alpha = 0.05的。
参数：nsim
Number of simulated datasets to use in computing confidence intervals.
模拟实验中使用的计算置信区间的数目。
参数：plot
Whether or not to plot the result.
是否要绘制的结果。
参数：u
Uniform deviates to be converted to GPD deviates.
统一偏离要转换为GPD偏离。
参数：p, th, qu, sigma, xi
Paramters of GPD distribution.
外观和数据的GPD分布。
参数：method
Argument to mexTransform: how to convert. When method = 'mixture', the upper tail of the distribution is modelled using a generalized Pareto distribution and the remainder is approximated using the empirical distribution. Also argument to info.gpd which currently does nothing.
参数mexTransform：如何转换。当method = 'mixture'，上部尾部分布是仿照使用广义帕累托分布，其余的是使用经验分布近似。还争论到info.gpd目前什么也不做。
参数：divisor
Divisor used in estimation of empirical distribution.
除数使用经验分布的估计。
参数：na.rm
Whether or not to remove missing values.
是否要删除丢失的值。
参数：margins
Form of margins to which to transform x. Can take values margins="laplace" or margins="gumbel".
利润的形式，改造x。能值margins="laplace"或margins="gumbel"。
参数：y, X.phi, X.xi, penalty, start, priorParameters, maxit, trace
Arguments supplied to gpd, migpd or mex, or inferred from those functions after some preprocessing.
提供的参数gpd，migpd或mex，或推断出这些功能后，一些预处理。
参数：hessian
Argument passed to optim. Logical.
参数传递到optim。逻辑。
参数：o
An object of class 'gpd'.
对象类的GPD。
参数：a,b
Dependence parameters of the Heffernan and Tawn dependence model.
依赖的赫弗南和Tawn的依赖模型的参数。
参数：m,s
Nuisance parameters of the Heffernan and Tawn dependence model.
妨扰事故的赫弗南和Tawn的依赖模型的参数。
参数：z,zpos,zneg
Quantiles of the residuals under the fitted Heffernan and Tawn model, asymptotic positive dependence and asymptotic negative dependence respectively.
位数的残差下的拟合赫弗南和Tawn模型，渐近正依赖和渐近负相依。
参数：v
Positive scalar, tuning parameter for constrained estimation of Heffernan and Tawn dependence model under estimation with Laplace marginal distributions.
正标量，调节参数约束估计的赫弗南和Tawn的依赖模型的估计与拉普拉斯边缘分布。
参数：constrain
Logical. Whether to carry out estimation of Heffernan and Tawn model parameters under correct stochastic ordering of fitted model and asymptotic positive/negative dependence models.
逻辑。是否进行了正确的随机序的拟合模型和渐近正/负相关模式下的赫弗南和Tawn的模型参数的估计。
参数：aLow
Lower bound for dependence parameter a. This depends on the marginal distribution under which the dependnece model is being fittted. Under Gumbel margins, the lower bound is 0 and under Laplace margins, the lower bouind is -1.
下界依赖参数a。这取决于下，的dependnece模式正在被fittted的边缘分布。在Gumbel分布的利润，下限为0，根据拉普拉斯利润，低bouind是-1。
参数：yex, ydep
Data for model estimation: yex is the explanatory variable on which the model conditions, and ydep is the dependent variable.
数据模型估计：yex是该模型的条件下，和ydep是因变量的解释变量。
Arguments to independently coded test functions implementing constrained estimation of the H+T2004 conditional dependence model with Laplace margins.
独立编码的测试功能，实施约束估计的H + T2004条件依赖模型与拉普拉斯边缘的参数。
参数：A, K
Arguments to gpdDelta which is used internally to find approximate standard errors for return levels for gpd-type objects.
的参数gpdDelta用于内部回报水平近似的标准误为GPD类型的对象。
参数：res,X
Arguments to addCov which is used internally to bind covariates on to rows of reported return levels or linear predictors.
参数addCov：“这是内部使用的协变量绑定行的回报水平或线性预测。
参数：bootobject
Argument to namesBoot2bgpd which restructures an object of class bootgpd to resemble one of class bgpd, which can then use methods for the bgpd class.
引数namesBoot2bgpd重组类bootgpd类似bgpd用于类，可以使用的方法bgpd用于类的对象。
参数：M,xm,cicol,ptcol,n,xdat,smooth,xrange,yrange
Arguments to plotRLgpd which is a worker function, does the actual plotting for plotrl.gpd, plot.rl.gpd, plot.rl.bgpd.
的参数plotRLgpd这是一个工作方法，并实际策划plotrl.gpd，plot.rl.gpd，plot.rl.bgpd。
参数：theta
Argument to rFrechet and rMaxAR, the dependence parameter theta. Takes values between 0 and 1, with 0 corresponding to perfect dependence and 1 to independence.
参数rFrechet和rMaxAR，依赖参数theta。注意到在0和1之间的值，0对应于完美的依赖和1独立。
参数：Z,r,ei
Arguments to extRemes package functions used for testing of declustering code. Numeric Z logical indicating threshold excess, r run length for runs declustering and ei extremal index estimate.
极端包功能用于测试数据分布代码的参数。数字Ž逻辑表明阈值超过，，R RUN运行的数据分布和EI收录的极值指数估计长度。
Details
详细信息----------Details----------
None of these functions are intended to be used explicitly.
这些功能都没有显式地使用。
The plotting functions are used internally by plot.gpd.
绘图函数内部使用的plot.gpd。
Some of the code is based on code that appears in the ismev package, originally written by Stuart Coles, the evd package by Alec Stephenson and extRemes package by Eric Gilleland, Rick Katz and Greg Young.
一些代码，根据代码出现在ismev包，最初是由斯图尔特·科尔斯，亚历克·斯蒂芬森和极端包由埃里克Gilleland的，里克·卡茨和Greg年轻的EVD包。
Code to carry out estimation of H+T2004 under Laplace margins and constrained estimation was written by Yiannis Papastathopoulos, and is used here for validation purposes.
代码下的拉普拉斯的利润和约束估计进行估计的H + T2004书面由雅尼斯Papastathopoulos，这里使用的是为了进行验证。
（作者）----------Author(s)----------
Harry Southworth, Janet E. Heffernan, Yiannis Papastathopoulos.
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注：
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发表于 2012-10-1 09:26:23
